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Die Sorge um Datenrechte beginnt einzuengen, wie Frontier-Modelle in Unternehmen genutzt werden
Palantir, Nvidia und Booz Allen Hamilton haben begonnen, stärkere Garantien zu verlangen oder ihre Nutzung fortgeschrittener Modelle von Anthropic und OpenAI zu verringern und in manchen Fällen ganz einzustellen.
Das scheint über diese drei Unternehmen hinaus relevant zu sein, weil es den Wettbewerbsschwerpunkt von der reinen Modellqualität auf die Bedingungen verlagert, unter denen ein Unternehmen einem Modell bei sensiblem Material vertrauen kann. Für Microsoft macht dieser Schritt die Öffnung für einen Anbieter sichtbar, der KI über Kontrollen anbieten kann, die Kunden in ihrer eigenen Cloud- und Workplace-Umgebung verwalten, statt allein über eine direkte Modellbeziehung. Allgemeiner deutet das darauf hin, dass sich die Einführung von KI in Unternehmen nicht nur nach Fähigkeit oder Preis sortiert, sondern danach, wer Firmen durchsetzbare Grenzen bei der Datennutzung geben kann.
Microsoft AI veröffentlichte einen Entwurf eines Humanist AI Code of Conduct für seine hauseigenen MAI-Modelle, eröffnete eine sechswöchige öffentliche Konsultation und erklärte, es plane, den endgültigen Kodex ab 2027 als wichtigsten Rahmen für das Training und den Betrieb dieser Modelle zu nutzen. Das dürfte zeigen, dass Anbieter versuchen, Governance von einem politischen Versprechen in einen Teil der Produktoberfläche zu verwandeln, auch wenn ein Entwurf eines Kodex noch nicht ändert, was Kunden heute tun können.
Ninth Wave berichtete in Zusammenarbeit mit AWS, dass Banken, die seinen Compass-Onboarding-Assistenten auf Amazon Bedrock und AgentCore nutzen, die Testzeit für API-Integrationen gegenüber früherer Arbeit mit Tabellen und E-Mails um bis zu 95% senkten.
Belege
- theinformation.comPalantir, Nvidia and Booz Allen cut back use of Anthropic/OpenAI models over data fears
- theverge.comMicrosoft publishes Humanist AI code of conduct for its MAI models
- press.aboutamazon.comNinth Wave and AWS report Compass onboarding assistant cuts API integration testing time by up to 95%